将棋AIから自動運転車AIへ

2020年を越えてコロナ禍に入ってから、さほど頻繁に報道されることがなくなったのが自動運転に関するニュースです。一時期は米国でGAFAと呼ばれる世界的なIT企業群も、自動運転プログラムの開発をきっかけに車作りに乗り出すのでは？という憶測が出るほど盛り上がっていた自動運転。一般紙などの大手メディアでも連日のように大きく報じられていた時期に比べると落ちついた印象です。

しかし、世界的には数多くのベンチャー企業が、いろいろな切り口から将来を見据えて自動運転ビジネスに参入しているようです。もちろん、日本でもそのような動きがあります。下記に興味深い記事がありましたので引用してご紹介します。

「自動車業界の『ユニクロ』を目指す」...将棋AIの天才が、EVメーカーを創業した理由 TURING 山本一成氏が語る #1

強豪企業にどう立ち向かうのか？
「テスラを追い抜く（We overtake Tesla）」――そんな果敢なスローガンを掲げて自動運転EV（電気自動車）の開発に取り組む日本のスタートアップ企業がある。

大学や研究所、先端企業などがひしめく千葉県・柏の葉エリアに本拠を構える「TURING（チューリング）」。同社は、かつて将棋「電王戦」で佐藤天彦名人（当時）に勝ったAIソフト「Ponanza（ポナンザ）」の開発者として知られる山本一成氏が、自動運転研究者の青木俊介氏とともに2021年に立ち上げた会社だ。

2022年10月、AI自動運転走行による国内初の北海道一周長距離走行実証を行った

TURINGは単なる自動運転やEVの技術開発ではなく、いずれは年間100万台以上のEVを量産する完成車メーカーを目指す。現在、EV売上首位の米テスラに狙いを定めた冒頭のスローガンには、その思いが込められている。これに向けて今年7月には、日本のベンチャーキャピタル（VC）などから総額10億円の出資を受けた。

しかし世界的なEVブームが巻き起こる今、そのテスラを筆頭に中国や欧米などの大手自動車メーカーがすでにEVを量産し、世界市場での足場を固めつつある。

また自動運転では、グーグルの親会社アルファベット傘下の「ウェイモ（Waymo）」などハイテク企業が、米サンフランシスコ市街地で無人運転タクシーの試験サービスを開始するなど、商用化に向けた準備を着々と進めている。

これら先行する一群の強豪企業に、巣立ったばかりのスタートアップTURINGはどう立ち向かっていくのか？　その戦略や意気込みを、同社CEO（最高経営責任者）の山本氏に聞いた。

やまもと・いっせい　1985年生まれ。愛知県出身。東京大学での留年をきっかけにプログラミングを勉強し始める。その後10年間コンピュータ将棋プログラム「Ponanza」を開発、佐藤天彦名人（当時）を倒す。東京大学大学院卒業後、HEROZ株式会社に入社、その後リードエンジニアとして上場まで助力した。現在、名古屋大学特任准教授・愛知学院大学特任教授も兼任。

難しいかもしれないが「やれないことはない」
――まず、2017年にポナンザで佐藤名人（当時）に勝利してから、2021年に自動運転EV開発のTURING社を起業するまでの経緯をお聞かせください。

それまで将棋プログラムを10年以上かけて開発してきて、ついに名人に勝ちました。それは確かに大きなことですが、それ以上に大きなことは何かと考えたとき、日本のGDPから見て大きな産業はクルマです。ただ、私は基本的にソフトウエアを開発してきたので、クルマをつくろうとすればハードウエアの知識が若干不足していました。

そんなとき、（共同創業者で現CTOの）青木俊介さんと出会いました。もともと（米国の）カーネギーメロン大学で自動運転の研究で博士号を取得された方ですが、彼も何か（事業を）やりたそうでしたので、「じゃあ一緒にやろうか」ということになりました。

しかし、すでにアメリカや中国ではEVや自動運転を手掛けるスタートアップ企業がたくさんあります。そこにあえて我々が参入すべきかどうかというのは、正直、ちょっと考えました。確かに難しいのはわかりましたが、「合理的に考えて、必ずしもやれないことではない」という結論に至り、今の会社を立ち上げました。

――それまでのソフト開発者としての立場から経営者に転身するに際して、不安や恐れのような感情は持たれましたか？

全然、ありませんでした。それまで私はずっとスタートアップ企業のHEROZ（本社：東京都港区、2018年に東証マザーズ上場）で働いていましたから、そういう会社の雰囲気は知っていました。不安はなかったですね。

――御社の創業から1年あまりですが、今、社員は何人ぐらいですか？

社員は私ら経営陣も含めて全部で14人、そのうちエンジニアが10人です。これに加えて、インターンの学生が15人ぐらいですかね。

――山本さんは現在、経営者であると同時に、技術者としても自動運転などの開発に関与しておられますか？

いえ、全然。私は今、会社の経営に専念しています。

――技術開発は、CTO（最高技術責任者）の青木さんに任せているということですね？

と言うか、実質的には開発現場のエンジニアが主体になって進めている感じですね。

――となると、青木さんの役割は何ですか？

純粋に技術というより、マネージメントに近いところまで任せています。たとえば「公道で（自動運転車の）走行実験するときには、どの役所のどの部署に話を通さなくちゃいけないね」とか。

ちょろっと開発＆上場で終わり、ではない
――では、逆に山本さんの役割は？

ひとつは会社の大きな方針を決めること。たとえば「わが社はエンド・ツー・エンドでクルマをつくりますよ」とか。もうひとつは「人の採用」です。さらには、お金（開発・運営資金）を集めてくること。先ほども申し上げたように、今は私自身が開発現場でコーディング（プログラミング）するようなことはないです。

――つまりエンジニアとしてポナンザを開発していた当時の経験が、今の技術開発に直接活かされているわけではないんですね？

正直、「（TURINGの事業では）将棋からは離れたいな」という思いはあります。ポナンザは私の頭の中でつくったものですが、この会社ではもっと大きなことをやろうと思っているから。そのためのスタッフも徐々に集まっています。たとえば上場企業の執行役員をやっておられた方、あるいは自動車業界では日産（自動車）出身のエンジニアもいます。

――日産から来られた方はなぜ、あえて御社で働こうと思ったのでしょうか？

純粋に自動車をつくりたいだけですよ。ここからは日産の悪口を言うわけではありません。あくまで一般論としてお話しますが、大手メーカーでは日々の書類仕事などデスクワークに追われることが多いんじゃないでしょうか。あるいは社内の政治抗争に悩まされることもあるかもしれません。

でも、ウチに来れば、毎日、開発現場でクルマづくりに没頭できる。そこに「EV」や「自動運転」の要素まで加わってくるんですから、今まで誰もやったことがないことを自分の手で実現できる。ここが（動機としては）一番大きいと思います。

引用元；現代ビジネス（後略※全文は引用元で）
https://news.livedoor.com/article/detail/23179443/

長い記事ですが、一部だけご紹介しました。記事は経済紙であり、自動運転そのものの特性や将来性についてのものというよりは、将来性のありそうなベンチャー企業の紹介といった趣です。そのため、世界に負けないという気骨は十分に伝わってきます。将棋の世界で、タイトルを持つプロに勝ったAIの開発者という肩書きも、メディアとしてはキャッチーに響くでしょう。

記事のなかで、（深く掘り下げられていないという点で）気になったことが２点あります。ひとつは、「人命」とどう向き合うかということ。そして、もうひとつは、AIの課題であるフレーム問題とどう向き合うかということです。

まず人命という言葉が語られていないことは非常に気になります。経済紙ですので、インタビューが経済方面に片寄っているというのは当然差し引く必要はあります。しかし、自動車メーカーを目指すということであれば、まずもって人命を最優先するということが、掲げられるべきでしょう（もっとも、既存の自動車メーカーでも疑念を感じるケースもありますが）。

AIの開発エンジニアとしては、将棋の分野で開発するシステムも、自動車に搭載するためのシステムも、開発するのは同じ線上にあるものかも知れません。しかし、最終的にそれを利用した結果は大きく異なるはずです。将棋AIに不具合がもしあれば、その対局が中断・修正・最悪は中止となるのかも知れません。しかし自動車のAIに不具合があれば、人命が失われる可能性が高い訳です。つまり開発の現場では同じようなものだとしても、最終的な結果は大きく異なる訳です。これに対する姿勢が述べられていないのは、記事としてやや不満が残ります。

そして、AIそのものの課題でもあるフレーム問題は、車の自動運転の大きな壁となっています。フレーム問題とはざっくりと言えばこうです。将棋のように升目の数が決められていて、それぞれの駒の動きも決められているような、いわゆる「閉じた系」の中では、ディープラーニングと呼ばれる学習がうまくいきます。しかし、道路交通のように、自動車、二輪車、自転車、歩行者それぞれの動きが決まっておらず、道路も新設されたり廃道になったり、天気によって路面状況が大きく変わったり、急激に電動スクーターが普及してきたりといった、いわゆる「カオス系」では完全に適切な動作をすることができないという問題です。

これに対する一般的な対処方法というのは、確率をできるだけ上げるというアプローチです。つまり、１００％は無理だとしても、９９％、さらにはできるだけ１００％に近い動作を目指すというものです。しかし、当サイトでも繰り返し述べていますが、自動運転車を受け入れるかどうかを決めるのは、あくまでも人間です。プログラムのミスにより事故を起こす確率が数万件に１件まで減らせたとしても、その１件の心理的なインパクトはとても大きなものです。人間のドライバーのミスによって事故の被害にあった場合と、プログラムのミスによって無人（運転者がいないという意味）の車に轢かれた場合とでは印象が大きく異なります。多くの人にとって、機械に命を奪われるということが潜在的な恐怖になっていることは、SF映画でロボットとの闘争もの（ロボットが人間に牙を向くもの）が定番になっていることからも分かります。人間が運転する車よりも、システムが運転する自動運転車の方が事故率が低くなれば、自動運転車は一気に普及するはずだ、と考える開発者が多いようですが、こうした心理的視点が抜けているのではないでしょうか。

この意味でも、自動運転車を実現して普及させるには、十分過ぎるほどに時間を掛けることが必要です。ライバルとの争いから拙速に開発をして、死亡事故を起こしてしまうようだと、結局消費者の疑念を買って、自動運転車を受け入れる下地が遠退いてしまうだけです。慎重に慎重を重ねるべき自動運転の分野において、今回の記事のように、先を急ぐ姿勢は押さえぎみにして欲しいところです。